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TrustRank 算法

日期:2019-06-05 SEO优化
TrustRank 是近年来比较受关注的基于链接关系的排名算法.TrustRank可以翻译为“信任指数"。

TrustRank算法最初来自于2004年斯坦福大学和雅虎的一项结合研究,用来检测垃圾网站,并且于2006年申请专利.TrustRank算法创造人还发表了一份专门的 PDF文件,说明TrustRank算法的应用,感兴趣的读者时以在下面这个网址下载PDF文件:

vldb.org/conf/2004/RS15P3.PDF,

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TrustRank算法并不是由Google提出的,不过由于Google所占市场份额最大,而且TrustRank在 Google 排名中也是一个非常重要的因素,所以有些人误以为 TrustRank 是Google 提出的。更让人糊涂的是,Google 曾经把 TrustRank 申请为商标,但是 TrustRank商标中的TrustRank指的是 Google检测含有恶意代码网站的方法,而不是指排名算法中的信任指数。

TrustRank 算法基于一个根本假设: 好的网站很少会链接到坏的网站,反之则不成立,也就是说,坏的网站很少链接到好网站这句话并不成立。正相反,很多垃圾网站会链接到高权威、高信任指数的网站,试图提高自己的信任指数。

基于这个假设,如果能挑选出可以百分之百信任的网站,这些网站的 TrustRank 评为最高,这些TrustRank 最高的网站所链接到的网站信任指数稍微降低,但也会很高。与此类似,第二层被信任的网站链接出去的第三层网站,信任度继续下降,由于种种原因,好的网站也不可防止地会链接到一些垃圾网站,不过离第一层网站点击间隔越近,所传递的信任指数越高,离第一级网站点击间隔就越远,信任指数将依次下降。这样,通过TrustRank算法,就能给所有网站计算出相应的信任指数,离第一层网站越远,成为垃圾网站的可能性就越大。

计算 TrustRank 值首先要选择一批种子网站,然后人工查看网站,设定一个初始TrustRank 值。挑选种子网站有两种方式,一种是选择导出链接最多的网站,因为 TrustRank算法就是计算指数随着导出链接的衰减。导出链接多的网站,在某种意义上可以理解为 "逆向 PR值” 比较高

另一种挑选种子网站的方法是选PR值高的网站,因为 PR 值越高,在搜索结果页面出现的概率就越大。这些网站才正是TrustRank算法最关注的、需要调整排名的网站。那些PR值很低的页面,在没有TrustRank算法时排名也很靠后,计算TrustRank意义就不大了。

根据测算,挑选出两百个左右网站作为种子,就可以比较准确地计算出所有网站的TrustRank值。

计算TrustRank 随链接关系减少的公式有两种方式,一种是随链接次数衰减,也就是说如果第一层页面TrustRank指数是100,第二层页面衰减为 90,第三层衰减为80,第三种计算方法是按导出链接数目分配 TrustRank 值,也就是说,如果一个页面的 TrustRank值是 100,页面上有 5 个导出链接,每个链接将传递 2090的 TrustRank 值。衰减和分配这两种计算方法通常综合使用,整体效果都是随着链接层次的增加,TrustRank值逐步降低。得出网站和页面的 TrustRank 值后,可以通过两种方式影响排名。一种是把传统排名算法挑选出的多个页面,根据 TrustRank 值比较,重新做排名调整。另一种是设定一个最低的 TrustRank 值门槛,只有超过这个门槛的页面,才被认为有足够的质量进入排名,低于门槛的页面将被认为是垃圾页面,从搜索结果中过滤出去。

虽然 TrustRank 算法最初是作为检测垃圾的方法,但在现在的搜索引擎排名算法中TrustRank概念使用更为广泛,常常影响大局部网站的整体排名,TrustRank算法最初针对的是页面级别,现在搜索引擎算法中,TrustRank 值也通常表现在域名级别,整个域名的信任指数越高,整体排名才能越强。 


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